Page 7 - 《应用声学》2020年第2期
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第 39 卷 第 2 期              吴礼福等: 频域合成房间频率响应的人工混响方法                                           165


             其中,C 0 为归一化常数,依据文献 [11] 的建议,本                         由此可以看出,理论上 H l (k) 的自协方差函数
                                                     3
             文选择 C 0 = 0.002,V 是房间的体积 (以 m 为单                  γ(m) 是 t 0 、τ、P 0 的函数,t 0 由房间体积 V 经式 (3)
             位),f s 是采样率 (以 Hz 为单位),⌊ ⌋ 是向下取整                  确定,τ 由T 60 经式 (7)确定,式(7) ∼ (10) 表明 P 0 由
             运算,式 (3) 中 t 0 的单位为采样点数。房间频率                      V 、S、T 60 确定,因此 γ(m) 仅仅依赖于房间的混响
             响应 RFR 定义为 RIR 的离散傅里叶变换,记为                        时间、体积和面积。文献 [11] 指出在频域内可以用
             H(k) (k = 0, 1, · · · , T − 1),则有                 自回归滑动平均 (Autoregressive moving average,
                                                               ARMA)模型来描述H l (k),即
                         H(k) = H e (k) + H l (k),      (4)
                                                                            Φ(z)H l (k) = Θ(z)ε(k),      (14)
             其中,H e (k) 和 H l (k) 分别为 h e (t) 和 h l (t) 的离散傅
                                                                                   P
             里叶变换。早期混响可以用 M 阶具有相应衰减因                                               ∑     −p
                                                                            Φ(z) =    φ p z  ,           (15)
             子的延时求和来表示,在频域内可以表示为                    [11]                           p=0
                                M−1                                                 Q
                                ∑                                                  ∑
                        H e (k) =   ρ k e −j2πτ k /T  ,  (5)                Θ(z) =    θ q z −q ,         (16)
                                k=0                                                q=0
             其中,ρ k 和τ k 分别为第k 个延时的衰减因子和延时。                    其 中, φ 0 = θ 0 = 1, z     −1  是 延 时 因 子, 即
                 后期混响 h l (t) 的合成方法主要依据文献 [11]                 z −1 H l (k) = H l (k − 1),ε(k) 是一个方差为 σ 的
                                                                                                          2
                                                                                                          ε
             中的结论,由于后期混响近似以指数衰减,可以                             复数高斯白噪声。由式 (14)∼(16) 可以将 γ(m) 和
             定义h l (t)的能量时间曲线(Power temporal profile,           ϕ(t)表示为
             PTP)为                                                              |F T {{θ q } q=0,1,··· ,Q }| 2
                                                                       ϕ(t) = σ 2                 2 ,    (17)
                                                                              ε
                      ¯             2     2  −2t/τ  ,   (6)                    |F T {{φ p } p=0,1,··· ,P }|
                      h l (t) = E[|h l (t)| ] = P e
                                          0
                                                                        P
                                                                       ∑
             其中,                                                          φ p γ(m − p)
                                                                       p=0
                          τ = T 60 f s /[3 ln(10)],     (7)            
                                                                            Q
                                                                           ∑
                                                                        2         ∗
                                                                        σ ε   θ q ψ q−m ,  0 6 m 6 Q,
                                       1 − e 2/τ                    =                                    (18)
                      2
                    P = σ  2  e 2T /τ             ,     (8)                q=m
                      0    rev                                         
                                   1 − e 2(T −t 0 +1)/τ                
                                                                         0,              m > Q,
                                                                       
                         σ 2 rev  = (1 − α)/(παS),      (9)    其中,m 表示 m 对 T 求余,ψ q 满足         ∑ ∞   ψ q z −q  =
                                                                                                  q=0
                                                               Θ(z −1 )/Φ(z −1 )。
                                −24 ln(10)V /(cST 60 )
                       α = 1 − e                ,      (10)
                                                                   式 (14) 表明如果能估计出 φ p 和 θ q ,则可以用
             T 60 是混响时间,S 是整个房间的面积 (以 m 为单
                                                     2
                                                               ε(k) 去激励 Θ(z)/Φ(z) 得到 H l (k)。而 ARMA 模型
             位),c是声速(以m/s为单位)。
                                                               中的参数 φ p 和 θ q 可以从 γ(m) 中通过求解得到,思
                 统计房间声学理论指出 H l (k) 是一个广义平稳                    路是先求解 AR 系数 φ p ,再求解 MA 系数 θ q ,简
             的复数高斯随机过程          [11] ,因此定义 H l (k) 的自协方        要的计算步骤是 (细节可以参见文献 [12]):首先,
             差函数γ(m)和功率谱密度ϕ(t)为                                AR 参数 φ p 可以由式 (18) 通过求解修正的 Yule-
                                               ∗
                      γ(m) = E[H l (k)H l (k − m) ],   (11)    Walker 方程得到;其次,利用 φ p 和 γ(m) 可以得到
                                                                                                     2
                                                                         ∗
                             1              2                  γ (m) = Φ (z −1 )Φ(z)γ(m),这是由 θ q 和σ 确定的
                                                                ′
                                                                                                     ε
                      ϕ(t) =   E[|F T {H l (k)}| ],    (12)
                             T                                 Q 阶 MA 模型,可以采用 10Q 阶的 AR 模型来近似,
             其中,F T { } 是离散傅里叶变换,( ) 表示复数共                     因而可以求解标准Yule-Walker 方程得到 10Q个系
                                              ∗
             轭,应用 Wiener–Khinchin 定理和文献 [11] 中的证               数 φ ;最后,θ q 可以通过逼近 10Q 个系数 φ 求解
                                                                                                       ′
                                                                   ′
                                                                   p                                   p
             明,可以得到                                            得到。
                  γ(m) = F −1 {ϕ(t)}                               至此,当给定房间的几何尺寸和混响时间后,
                           T
                           1 − e (j2πm/T +2/τ)(T −t 0 +1)      可以计算出房间体积 V 和面积 S,首先由式 (13) 计
                    2
                = P e −2T /τ    1 − e j2πm/T +2/τ  .   (13)    算得到 γ(m);其次由 γ(m) 通过求解修正的或标准
                   0
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